package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.BeanUtils;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient.
                queryWithPassThough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
         Shop shop2  = cacheClient
               .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

         if (shop==null)
         {
             return Result.fail("店铺不存在");
         }
        return Result.ok(shop);
    }

 /*
    //   添加解决缓存穿透的问题 后面加入了解决击穿问题的互斥锁

    public Shop queryWithMutex(Long id) {
//        TODO 添加redis缓存
//        1.用户查数据，先从redis中查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        Shop shopSQL = null;
        String LockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        try {
            String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        2.判断缓存cache中有没有数据
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJSON)) {
                //        3.有数据就返回数据
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
                return shop;
            }

//        TODO 如果加入缓存穿透优化策略 先判断是否为null 如果不是null 返回错误信息\

            if (shopJSON != null) {
                return null;
            }
//        互斥锁-- 1.获取互斥锁

            boolean islock = getLock(LockKey);
//        互斥锁-- 2.判断是否获取互斥锁
//        互斥锁-- 3.如果没有获取互斥锁，进行休眠一段时间
            if (!islock) {
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

//        互斥锁-- 4.如果获取互斥锁 进行查询数据库
//        互斥锁-- 5.
//        模拟重建延迟
            Thread.sleep(200);
//        4.向数据库中寻找数据
            shopSQL = this.getById(id);
//        5.如果数据库中也没有数据，则商户输入id有误，返回404
            if (shopSQL == null) {
                //        缓存空对象，并设置有效期
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
//        6.如果数据库中有数据，先写入redis中，再返回数据
            String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shopSQL);
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, jsonStr);

        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
//        互斥锁-- 5 释放互斥锁
            deleteLock(LockKey);
        }
        return shopSQL;
    }

    //   添加解决缓存穿透的问题 后面加入了解决击穿问题的互斥锁
    public Shop queryWithPassThough(Long id){
//        TODO 添加redis缓存
//        1.用户查数据，先从redis中查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        2.判断缓存cache中有没有数据
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJSON)) {
//        3.有数据就返回数据
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
            return shop;
        }

//        TODO 如果加入缓存穿透优化策略 先判断是否为null 如果不是null 返回错误信息
        if (shopJSON!=null)
        {
            return null;
        }

//        4.如果没有数据，向数据库中寻找数据
        Shop shopSQL = this.getById(id);
//        5.如果数据库中也没有数据，则商户输入id有误，返回404
//        TODO 如果数据库中没有数据，此时使用redis的缓存穿透的解决思路直接缓存一个空对象
        if (shopSQL == null) {
//                缓存空对象，并设置有效期
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
//        6.如果数据库中有数据，先写入redis中，再返回数据
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shopSQL);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, jsonStr);
        return shopSQL;
    }

  */

    @Override
    @Transactional
    public Result updateRedis(Shop shop) {

        if (shop.getId()==null)
        {
            return Result.fail("商户id不可以为空");
        }
//        TODO 执行缓存与数据库中的数据一致
//        1.保存数据库
        this.updateById(shop);
//        2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+shop.getId());
        return Result.ok();
    }

    //tip 按照类型查询所有商户
    @Override
    public Result queryAllShops(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        //判断是否按照距离进行查询
        if (x==null || y==null)
        {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        //
        }
        //计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        //查询redis 里面只有 店铺id 店铺type
        String key = SHOP_GEO_KEY+typeId;



        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.
                opsForGeo().
                search(key, GeoReference.fromCoordinate(x, y), new Distance(5000),
                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs()
                        .includeDistance()
                        .limit(end));
        //解析id
        if (results==null)
        {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
            List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();

        //不为空的话
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        //截取from到end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
        //    获取店铺id
            String shopName = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopName));
        //    获取店铺距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopName,distance);
        });
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        //
        return Result.ok(shops);
    }
}
